За останні десять років життя добряче попсувала архітектуру MIPS. Десять років тому вона почала різко втрачати популярність на хвилі інтересу до архітектурі ARM і в 2012 році була придбана компанією Imagination Technologies. Але і з Imagination не склалося. У 2017 році компанія Apple заявила про відмову від графічних ядер RowerVR і, тим самим, збанкрутілих Imagination і пустила по світу розробки MIPS. У 2018 році патенти MIPS і набори команд купила молода компанія Wave Computing, яка спеціалізувалася не на процесорах, а на прискорювачах ІІ. Нарешті, в кінці 2018-го компанія Wave Computing оголошує про плани зробити архітектуру MIPS вільної від ліцензування і вже в березні цього року випускає перший безкоштовний реліз MIPS R6. Але і про себе Wave не забула. Днями компанія випустила ліцензований продукт TritonAI, який допоможе зробити процесори на архітектурі MIPS розумними і учнями.

Оскільки архітектура MIPS в основному орієнтована на периферійні платформи, що не виключає її масштабування до рівня ЦОД, пакет TritonAI орієнтований в першу чергу на периферійні (прикордонні) навчані системи і системи з функцією прийняття рішень. Сама архітектура MIPS при цьому залишається вільною від ліцензування в межах представлених релізів, хоча певні ядра компанія Wave Computing буде також поширювати на умовах ліцензії.

Завдяки фірмовій технології WaveFlow платформа TritonAI буде підтримувати довільні ІІ-алгоритми, що робить її досить гнучким рішенням. У загальному випадку розробник обіцяє підтримку прискорення обчислень як цілочисельних даних 8/16/32/int, так і bfloat16, а також 32 FP. За замовчуванням TritonAI підтримує прискорення роботи ІІ фрейморка Google TensorFlow в ОС Linux. Можливо портування інших фреймворків, наприклад, Caffe2. Для 8-бітних цілочисельних операцій продуктивність досягає одного PetaTOP на одному ядрі в комбінаціях матриць 4 × 4 або 8 × 8 для запуску прискорення роботи алгоритмів популярних згорткових нейронних мереж (Convolutional Neural Network, CNN). В рамках 7-нм техпроцесу виконання CNN на платформі TritonAI може масштабуватися до 8 TOPS/Вт і забезпечити понад 10 TOPS/мм2 на типовому техпроцесі з звичайним вольтажем.

Що стосується зміни масштабів платформи, то вона допускає роботу на масиві від 1 до 6 ядер MIPS з апаратною підтримкою до 4 автономних обчислювальних потоків на кожне ядро. Це масштаб зміни від прикордонного пристрої, наприклад, з розряду речей з підключенням до Інтернету до прискорювачів у центрах обробки даних. Архітектура ядер безкоштовна, ШІ за гроші. Це формула успіху? Подивимося.